Introducing Multilevel Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAGE Publications Ltd

作者:Ita G G Kreft

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:1998-6-18

价格:USD 165.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780761951407

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Multilevel Modeling
• Hierarchical Linear Modeling
• Statistical Modeling
• Regression Analysis
• Quantitative Research
• Educational Statistics
• Psychological Statistics
• Longitudinal Data
• Mixed Effects Models
• Data Analysis

探索社会科学研究的深度：复杂数据结构下的统计推断 《社会现象的多层次解析：从个体到群体效应的统计建模》 本书简介： 在社会科学、心理学、教育学以及公共卫生等众多领域的研究中，我们收集到的数据往往呈现出天然的层次结构。例如，学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校里；个体受雇于不同的公司，这些公司又隶属于不同的行业；病患被纳入不同的医疗机构进行治疗，而这些机构又位于不同的地理区域。传统统计方法，如普通的最小二乘回归（OLS），在处理这类嵌套数据时往往会产生偏差，因为它忽略了同一层次内部观察值之间可能存在的系统性相关性（即“组内相关”）。忽视这种结构不仅会低估标准误，导致错误的统计显著性判断，更关键的是，它限制了研究者对不同层次变量之间复杂交互作用的深入探究。 本书《社会现象的多层次解析：从个体到群体效应的统计建模》正是为应对这些挑战而设计的。本书旨在为广大学者、高级本科生、研究生以及专业研究人员提供一套全面、深入且极具操作性的统计建模框架，用以分析具有层次性或聚集性数据的研究设计。我们聚焦于如何科学地分解和量化不同层次因素对研究结果的独立贡献，以及如何理解这些层次效应是如何相互作用的。 第一部分：基础概念与理论奠基 本书的开篇将详尽介绍层次化数据模型的理论基础。我们首先将回顾经典线性模型的局限性，并引出随机截距模型（Random Intercept Model）作为解决层次化数据问题的首个也是最重要的工具。我们将详细解释“随机效应”与“固定效应”的本质区别，并探讨如何使用组内相关系数（ICC）来量化需要采用多层次模型的必要性。 理论推导部分将深入讲解最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）在层次模型中的应用，以及如何解释模型收敛性诊断。我们不满足于仅仅提供公式，而是着重阐述方差分解的哲学意义——即在观察到的因变量变异中，有多少比例可以归因于个体差异，又有多少可以归因于群体特征。 第二部分：从一阶到多阶的线性模型扩展 在打下坚实的基础后，本书将逐步引入更为复杂的模型结构。 随机斜率模型（Random Slope Model）是本书的核心内容之一。该模型允许我们检验特定个体层面的预测变量（如个体的教育程度）对结果变量的影响（斜率）是否在不同群体间存在显著差异。我们将详细演示如何检验随机斜率的显著性，并引入交叉层次交互作用（Cross-Level Interactions）的概念。例如，探讨“学校规模”（群体层面变量）是否调节了“学生努力程度”（个体层面变量）与“考试成绩”（因变量）之间的关系。这种分析能力对于揭示环境如何调节个体过程至关重要。 我们随后会扩展到三层模型（Three-Level Models），例如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中。本书将清晰地界定三层模型中固定效应和随机效应的参数解释，并提供在不同软件环境中（如R的`lme4`包或Stata的`xtmixed`命令）构建和拟合这些模型的详尽步骤和示例代码。 第三部分：超越正态性假设——广义线性混合模型（GLMM） 现实世界的研究中，因变量往往不是连续的正态分布变量。本书的后半部分将专门处理非正态因变量的层次模型估计，即广义线性混合模型（GLMM）。 我们将覆盖以下关键模型类型： 1. 逻辑回归混合模型（Logistic Mixed Models）： 用于分析二元结果（如是否成功、是否同意），我们重点讨论如何正确解释固定效应的对数几率（Log-Odds）和随机效应的方差分量。 2. 泊松回归混合模型（Poisson Mixed Models）： 适用于计数数据（如犯罪发生次数、错误报告数量）。 3. 序数和负二项分布模型： 针对有序分类数据和过度离散的计数数据，提供稳健的解决方案。 对于GLMM，参数的解释比线性模型更为复杂，因此本书特别设计了专门章节，讲解如何通过反变换（如将Log-Odds转换为风险比或几率比）来使模型结果更具可解释性。 第四部分：模型选择、评估与高级议题 本书的最后部分关注实践应用中的关键决策点： 模型拟合与选择： 详细比较赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）以及似然比检验（Likelihood Ratio Tests）在层次模型选择中的适用性，并讨论如何处理模型不完全收敛的问题。 随机效应结构设定： 探讨何时应该只保留随机截距，何时必须引入随机斜率，以及如何处理空模型（Null Model）的推导。 稳健性检验： 介绍Bootstrap方法在估计层次模型标准误时的应用，尤其是在小样本情况下。 缺失数据处理： 讨论在层次数据结构中，如何应用完全信息最大似然（FIML）或多重插补（Multiple Imputation）来处理缺失数据，避免因列表式删除（Listwise Deletion）带来的信息损失。 本书的特点： 本书最大的特色在于其结合了严谨的统计理论和丰富的跨学科实证案例。每一个模型概念的引入都伴随着清晰的数学推导，并立即辅以来自教育测量、组织行为学或流行病学研究的真实数据集演示。读者不仅能理解“如何运行”这些模型，更重要的是，能够深刻领会“为何”要选择特定的模型结构，以及如何批判性地解释模型输出，从而推进社会科学研究的深度和精确性。本书的目标是培养研究人员独立构建、拟合和解读复杂多层次模型的专业能力。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，简洁而富有设计感，封面上那深邃的蓝色调和几何图形的组合，仿佛预示着它将带领读者深入探索一个复杂却又充满秩序的知识领域。我是在寻找一本能够系统梳理复杂数据分析方法的时候偶然发现它的，翻开第一页，那种扑面而来的学术气息和严谨性就让我对接下来的阅读充满了期待。作者的开场白非常精炼，没有过多冗余的客套，而是直接切入了主题的核心——如何处理那些嵌套在不同层级中的数据结构。这对于我这种刚刚接触这方面研究的人来说，简直是福音。它没有将复杂的数学公式堆砌在一起，而是巧妙地通过生动的实例和清晰的逻辑线条，逐步引导读者理解概念的本质。我特别欣赏作者在解释“随机截距”和“随机斜率”时所采用的比喻，一下子就把抽象的概念具象化了。全书的排版布局也非常考究，字体大小适中，段落间的留白恰到好处，长时间阅读也不会感到视觉疲劳。整体而言，这本书在视觉传达和内容构建上都展现出了极高的专业水准，让人感觉这不是一本普通的教材，而更像是一份精心准备的学术导览图。

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说实话，这本书的深度是超乎我预期的。我本以为它会停留在对基本概念的介绍层面，但随着阅读深入，作者开始探讨一些更尖锐、更具挑战性的议题，比如异质性检验、模型的稳健性评估，甚至还触及了混合效应模型在时间序列数据中的应用边界。这对于已经具备一定基础的研究者来说，提供了宝贵的进阶路径。书中对模型假设的探讨尤为到位，作者并没有简单地罗列假设，而是用非常犀利甚至有些“挑剔”的口吻，分析了在现实数据中这些假设常常被如何违反，以及违反后的后果是什么。这种批判性的视角非常宝贵，它促使读者不能仅仅满足于跑出一个看起来不错的模型，而是要对模型的内在逻辑进行深度的自我反思。章节间的逻辑衔接也处理得极为高明，后一个概念往往是前一个概念在更复杂情境下的自然延伸，使得整个知识体系的构建非常连贯和严密，如同精密连锁的齿轮，驱动着读者的理解不断向前。

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我购买这本书的初衷是希望找到一本能够作为我未来研究的“参考手册”，而非仅仅是一次性的学习材料。就目前来看，这本书完全满足了我的期待，甚至超出了预期。它的附录部分做得非常出色，不仅提供了关键公式的推导速查表，更重要的是，它附上了一个专门用于模型演示和复现的在线资源链接。这个资源库包含了书中所有示例数据的原始文件和完整的代码脚本，这对于任何一个希望将理论应用于实践的读者来说，都是无价之宝。我尝试下载并运行了其中一个复杂的增长曲线模型，发现只需稍作修改就能适应我的数据结构，这极大地节省了我的前期准备时间。这本书不仅是知识的载体，更像是一个功能完备的“工具箱”，它教会了我如何思考，更教会了我如何动手解决实际问题。它的价值将随着我研究的深入而持续显现，绝对是值得在书架上占据重要位置的一本经典之作。

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这本书的语言风格有一种独特的魅力，它不像某些专业书籍那样枯燥乏味，夹杂着大量的术语和晦涩的表达。相反，作者似乎非常注重与读者的“对话感”。他经常使用一些非常生活化但又恰如其分的类比来解释复杂的统计概念，比如他用“俄罗斯套娃”来形容嵌套结构，用“指挥家和乐团成员”来区分固定效应和随机效应，这些巧妙的比喻极大地增强了文本的可读性和亲近感。我发现自己在阅读时，经常会停下来，对着书本上的例子默默复述一遍，然后会心一笑，因为理解的障碍似乎瞬间被消除了。这种清晰、直接、不拐弯抹角的表达方式，非常适合那些渴望快速掌握核心要领但又不想被次要细节绊住脚的读者。可以说，这本书在保持学术严谨性的同时，成功地降低了统计学习的心理负担，让学习过程本身变成了一种享受而非煎熬。

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我对这本书的整体阅读体验只能用“酣畅淋漓”来形容，尤其是在处理那些传统回归模型无法解决的实际问题时，它提供的视角是革命性的。我的研究课题涉及跨学校、跨班级的数据收集，原先的数据处理总是被“组内相关性”这个幽灵困扰，各种试图分离效应的努力都收效甚微。直到我开始系统地研读这本书，那些困扰我数月的问题才豁然开朗。作者的写作风格非常务实，每一个章节的理论介绍后，都紧跟着一到两组实际的案例分析，这些案例的来源似乎非常广泛，涵盖了教育、心理学乃至社会学领域，显示出作者深厚的跨学科功底。更让我惊喜的是，它对于软件操作的指导也极其细致，不仅仅是告诉你“用什么命令”，而是深入解释了“为什么选择这个模型设定”以及“如何解读输出结果中的特定参数”。对于初学者而言，这种层层递进的教学方式极大地降低了上手的门槛，让人觉得多层模型并非遥不可及的象牙塔，而是触手可及的分析工具。我甚至感觉自己像是在跟随一位经验极其丰富的导师进行一对一的辅导。

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